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title: "AWS EKS でのインスタンスクラスと Pod 上限数のコストパフォーマンス分析"
description: "EKS の ENI ベースの Max Pods 計算式とインスタンス On-Demand 価格から Pod あたりコストを算出。2xlarge と 8xlarge は同サイズの xlarge / 4xlarge と同じ Pod 数で価格2倍という罠、Graviton c7g が Pod 密度コスパ最強であることを示す。"
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# AWS EKS でのインスタンスクラスと Pod 上限数のコストパフォーマンス分析

## 背景

Amazon EKS (Elastic Kubernetes Service) でワーカーノードのインスタンスタイプを選定する際、vCPU やメモリのスペックだけでなく、**そのインスタンスで起動可能な最大 Pod 数**がコストパフォーマンスに大きく影響する。

EKS では、各インスタンスの ENI (Elastic Network Interface) 数と ENI あたりの IPv4 アドレス数により、最大 Pod 数が以下の式で決定される。

```
Max Pods = (ENI数 × (ENIあたりIPv4数 - 1)) + 2
```

この値は AWS 公式の [eni-max-pods.txt](https://github.com/awslabs/amazon-eks-ami/blob/main/templates/shared/runtime/eni-max-pods.txt) に定義されている。本記事では、この Max Pods とインスタンスの On-Demand 価格から、Pod あたりのコストを算出し、最もコストパフォーマンスの高いインスタンスタイプを明らかにする。

## インスタンスサイズによる Max Pods の段差

調査の結果、インスタンスサイズと Max Pods の関係に**非直感的な段差**が存在することがわかった。

| サイズ | Max Pods | 備考 |
|--------|----------|------|
| small (t3のみ) | 11 | |
| medium (t3のみ) | 17 | |
| large | 29 | |
| xlarge | 58 | |
| **2xlarge** | **58** | **xlarge と同じ** |
| **4xlarge** | **234** | **一気に4倍** |
| **8xlarge** | **234** | **4xlarge と同じ** |

ここで注目すべきは、**2xlarge は xlarge と同じ Pod 数 (58) なのに価格は2倍**であり、**8xlarge も 4xlarge と同じ Pod 数 (234) なのに価格は2倍**という点である。Pod 密度の観点では、2xlarge と 8xlarge は選択すべきではない。

## Pod あたりコスト ランキング (ap-northeast-1, On-Demand)

価格は AWS Pricing API (2026-03-17 時点) より取得した。2xlarge と 8xlarge は Pod 数が同サイズの xlarge / 4xlarge と同じで価格が2倍のため、すべて省略している。

| Rank | Instance | $/hr | Max Pods | $/pod/hr | 月額/pod |
|------|----------|------|----------|----------|----------|
| 1 | **t3.small** | $0.0155 | 11 | $0.00141 | $1.03 |
| 2 | **c7g.4xlarge** | $0.3789 | 234 | $0.00162 | $1.18 |
| 3 | **c7g.xlarge** | $0.0947 | 58 | $0.00163 | $1.19 |
| 4 | **c7g.large** | $0.0474 | 29 | $0.00163 | $1.19 |
| 5 | c6g.4xlarge | $0.4032 | 234 | $0.00172 | $1.26 |
| 6 | c6g.large | $0.0504 | 29 | $0.00174 | $1.27 |
| 7 | c6g.xlarge | $0.1008 | 58 | $0.00174 | $1.27 |
| 8 | m6g.4xlarge | $0.4123 | 234 | $0.00176 | $1.29 |
| 9 | t3.large | $0.0618 | 35 | $0.00177 | $1.29 |
| 10 | m6g.large | $0.0515 | 29 | $0.00178 | $1.30 |
| 11 | m6g.xlarge | $0.1031 | 58 | $0.00178 | $1.30 |
| 12 | t3.medium | $0.0309 | 17 | $0.00182 | $1.33 |
| 13 | m7g.4xlarge | $0.4380 | 234 | $0.00187 | $1.37 |
| 14 | m7g.large | $0.0548 | 29 | $0.00189 | $1.38 |
| 15 | m7g.xlarge | $0.1095 | 58 | $0.00189 | $1.38 |
| 16 | c6i.4xlarge | $0.4456 | 234 | $0.00190 | $1.39 |
| 17 | c6i.large | $0.0557 | 29 | $0.00192 | $1.40 |
| 18 | c6i.xlarge | $0.1114 | 58 | $0.00192 | $1.40 |
| 19 | c7i.4xlarge | $0.4679 | 234 | $0.00200 | $1.46 |
| 20 | c7i.large | $0.0585 | 29 | $0.00202 | $1.47 |
| 21 | c7i.xlarge | $0.1170 | 58 | $0.00202 | $1.47 |
| 22 | t3.xlarge | $0.1236 | 58 | $0.00213 | $1.56 |
| 23 | c5.4xlarge | $0.5070 | 234 | $0.00217 | $1.58 |
| 24 | c5.large | $0.0630 | 29 | $0.00217 | $1.59 |
| 25 | r6g.4xlarge | $0.5096 | 234 | $0.00218 | $1.59 |
| 26 | c5.xlarge | $0.1270 | 58 | $0.00219 | $1.60 |
| 27 | m6i.4xlarge | $0.5154 | 234 | $0.00220 | $1.61 |
| 28 | r6g.large | $0.0637 | 29 | $0.00220 | $1.60 |
| 29 | r6g.xlarge | $0.1274 | 58 | $0.00220 | $1.60 |
| 30 | m6i.large | $0.0644 | 29 | $0.00222 | $1.62 |
| 31 | m6i.xlarge | $0.1288 | 58 | $0.00222 | $1.62 |
| 32 | r7g.4xlarge | $0.5392 | 234 | $0.00230 | $1.68 |
| 33 | m7i.4xlarge | $0.5412 | 234 | $0.00231 | $1.69 |
| 34 | r7g.large | $0.0674 | 29 | $0.00232 | $1.70 |
| 35 | r7g.xlarge | $0.1348 | 58 | $0.00232 | $1.70 |
| 36 | m7i.large | $0.0676 | 29 | $0.00233 | $1.70 |
| 37 | m7i.xlarge | $0.1353 | 58 | $0.00233 | $1.70 |
| 38 | m5.4xlarge | $0.5750 | 234 | $0.00246 | $1.79 |
| 39 | m5.large | $0.0720 | 29 | $0.00248 | $1.81 |
| 40 | m5.xlarge | $0.1440 | 58 | $0.00248 | $1.81 |
| 41 | r6i.4xlarge | $0.6343 | 234 | $0.00271 | $1.98 |
| 42 | r5.4xlarge | $0.6340 | 234 | $0.00271 | $1.98 |
| 43 | r5.large | $0.0790 | 29 | $0.00272 | $1.99 |
| 44 | r6i.large | $0.0793 | 29 | $0.00273 | $2.00 |
| 45 | r6i.xlarge | $0.1586 | 58 | $0.00273 | $2.00 |
| 46 | r5.xlarge | $0.1590 | 58 | $0.00274 | $2.00 |
| 47 | r7i.4xlarge | $0.6660 | 234 | $0.00285 | $2.08 |
| 48 | r7i.large | $0.0833 | 29 | $0.00287 | $2.10 |
| 49 | r7i.xlarge | $0.1665 | 58 | $0.00287 | $2.10 |

## 結論

### Pod 密度のコスパ最強は c7g (Graviton3 Compute Optimized)

t3.small を除けば（バースト型のため常時稼働ワークロードには不向き）、**c7g ファミリーが Pod あたりコストで最も安価**である。

1. **c7g.4xlarge** ($0.00162/pod/hr) — 234 pods、大規模向け
2. **c7g.xlarge** ($0.00163/pod/hr) — 58 pods、中規模向け
3. **c7g.large** ($0.00163/pod/hr) — 29 pods、小規模向け

### インスタンスサイズの選び方

| 推奨 | 非推奨 |
|------|--------|
| large, xlarge | **2xlarge** (xlarge と同 Pod 数で2倍の価格) |
| **4xlarge** (Pod 密度のスイートスポット) | **8xlarge** (4xlarge と同 Pod 数で2倍の価格) |

4xlarge で Max Pods が 58 → 234 と一気に4倍になるため、多数の Pod を稼働させる場合は 4xlarge が最適解である。

### ファミリーの選び方

| 用途 | 推奨ファミリー | $/pod/hr |
|------|---------------|----------|
| CPU 重視 (Web API 等) | **c7g** | $0.00162 |
| バランス型 | **m6g** / **m7g** | $0.00176–0.00187 |
| メモリ重視 | **r6g** | $0.00218 |

**共通ルール: Graviton (g 系) は Intel (i 系) より約20%安い。** ARM アーキテクチャのコンテナイメージを用意できるなら、Graviton を選ばない理由はない。

### 注意事項

- 上記は **Prefix Delegation 無効** (デフォルト) の場合の Max Pods である
- **Prefix Delegation を有効にすると**、各 ENI に /28 prefix (16 IP) が割り当てられ、Pod 数が大幅に増加する。EKS Managed Node Group では vCPU < 30 なら 110、vCPU >= 30 なら 250 にキャップされる
- Prefix Delegation 有効時は 2xlarge の不利が解消される可能性がある
- t3 はバースト型のため、CPU を常時使うワークロードには不向きである
- 実際の運用では Pod あたりの CPU / メモリ要求量も考慮が必要である

## 参考

- [eni-max-pods.txt (GitHub)](https://github.com/awslabs/amazon-eks-ami/blob/main/templates/shared/runtime/eni-max-pods.txt)
- [AWS EC2 On-Demand Pricing](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/)
- [EKS Best Practices - Choose Instance Type](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/choosing-instance-type.html)